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統計学的に適切な動物実験計画を立案すべし | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
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統計学的に適切な動物実験計画を立案すべし | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
動物実験の検出力を確実なものとするために、統計学に基づいた実験計画立案が研究者に求められている。... 動物実験の検出力を確実なものとするために、統計学に基づいた実験計画立案が研究者に求められている。その実現には、研究機関をはじめとするさまざまな支援が必要だ。 Credit: THINKSTOCK アルバート・アインシュタインは、「理論はできるだけ単純であるべきだが、必要以上に単純であってはならない」と指摘したと言われている。これと同様に、in vivo実験を行う生物医学研究者も、実験に用いる動物の数をできるだけ減らすべきだが、必要以上に減らしてはならない。最近、英国の政府系研究助成機関である英国研究会議が、統計的に頑健な実験結果を得るために必要な動物数の算出過程を明示することを、助成金申請者に義務付けた(Nature 2015年4月16日号271ページ参照)。近年、個々の実験のサンプルサイズ(標本数)が小さすぎる研究が存在し、特に前臨床研究(ヒトで研究を行う価値のある薬物かどうかを見極める